Regulatory mechanism of methyl jasmonate on Gardenia jasminoides yield and floral aroma components

试验地位于三明市沙县区桂山自然村(117°41′E，26°26′N)，属亚热带季风性气候，年平均气温为17.5~19.5 ℃，年平均降水为1 600~1 800 mm，无霜期为305 d，试验地为平坦菜园地，适宜盆栽试验。选择健康且长势基本一致的2年生栀子‘分关1号’扦插苗，每盆种植1株，于2022年12月定植。盆栽土壤基质为珍珠岩与红壤土混合土，按体积比1∶4混匀，露天培养，统一浇水、除草，生长期内不使用任何植物生长调节剂。

选用MeJA为外源激素，分别设置喷施0.25 (M1)、0.50 (M2)、0.75 (M3)、1.00 (M4)和1.25 (M5) mmol·L⁻¹ MeJA的5种处理，并以喷施清水为对照(ck)。每处理20株，共120株。2023年4月初(开花前)进行喷施试验，喷施方式为叶片喷施，喷施量为50 mL·株⁻¹，每7 d喷1次，连续喷施2次。

于5月中旬盛花期进行集中采样。该时期花朵生理代谢旺盛，与VOCs合成相关的酶活性达到峰值，香气释放最为完全，能最准确地反映MeJA处理对最终香气品质的调控效应^[12]。为保证生物学重复的典型性与一致性，在排除边缘效应的前提下，各处理均随机选取6株长势一致、表型一致(株高、冠幅等)的健康植株作为代表性样本^[13]，对每株选取发育状态完全一致的标准盛开花朵(花瓣完全展开、颜色洁白、花药已开裂且无褐变萎蔫)进行采集。将每处理的采集样本均随机分为2组：其中1组的花朵经去离子水洗净并吸干表面水分后，称取鲜质量，记录单株花朵产量(g·株⁻¹)；另1组的花朵样本在采集后迅速经干冰处理，并转移至−80 ℃超低温冰箱中冻存，用于后续花香挥发性成分的测定。

采用HS-SPME-GC-MS进行检测。称样放入20 mL顶空瓶，加入内标2-辛醇(5 mg·L⁻¹)与饱和的NaCl，加热至80 ℃持续30 min，顶空萃取30 min，再250 ℃解吸5 min^[14]。色谱条件为：使用HP-5MS色谱柱(30 m×0.25 mm×0.25 μm)，程序升温至50 ℃ 保持2 min，再以5 ℃·min⁻¹升至180 ℃，保持5 min，再以10 ℃·min⁻¹升至250 ℃，保持5 min；进样口250 ℃，传输线280 ℃，载气流速1.0 mL·min⁻¹。质谱条件为：EI离子源230 ℃，四极杆150 ℃，全扫描范围质荷比(m/z) 40~600。结果通过AMDIS与NIST11库进行比对，结合保留指数(RI)鉴定化合物，并以2-辛醇为内标进行定量分析^[15]。

各化合物香气阈值主要参考文献[16−18]，对于不同来源存在差异的阈值，本研究综合选取较为公认的数值。计算各挥发性化合物的香气活性值(OAV)^[19]，基于各物质在所有处理中可达到的最高OAV，将OAV＞1 000的化合物定义为“主导性香气”，100＜OAV≤1 000的定义为“关键香气”，1＜OAV≤100的定义为“特征香气”，并筛选关键香气物质。

采用Excel 2016进行数据整理。数据统计分析及可视化均使用R (v4.3.1)完成。利用 stats 程序包对花朵产量的差异进行单因素方差分析(One-way ANOVA)，并采用agricolae包进行Duncan’s多重比较检验(P＜0.05)，来评估各处理间的差异。基于各类VOCs相对占比，采用ggplot2包绘制化合物种类堆积图，直观展示VOCs组成的整体变化。采用UpSetR包绘制Upset图，展示共有与特有化合物的交集分布。OAV评估的指标计算参考张铭铭等^[20]的方法，对筛选出的关键香气物质进行分析。差异倍数比较：将各处理中香气物质的质量分数与ck进行比较，计算log₂FC转换倍数，消除不同物质间量级差异过大带来的视觉偏差，以展示各物质的变化倍数与方向；相对组成分析：对关键香气物质的质量分数进行Z-score标准化，以消除量纲影响，并利用标准化数据进行层次聚类分析(HCA)，以热图呈现处理组与物质间的整体调控关系。

喷施MeJA对栀子花朵产量的影响如表1所示。结果表明：不同浓度MeJA对花朵产量具有显著影响(F＝3.43，P＜0.05)。M5处理的花朵产量最高，平均达20.16±0.66 g·株⁻¹，且显著高于ck (P＜0.05)，其余处理的花朵产量虽也有提高但均不显著。

由图1可知：不同浓度MeJA处理下，栀子花VOCs总质量分数发生变化，M1处理的总质量分数最多，M4处理次之。各处理栀子花的VOCs可分为萜烯类、酯类、杂环类、醇类、酚酸类、烷烃类、醛类、腈类、酮类、醚类、烯烃类等11类，且VOCs的组成比例有明显差异。ck的萜烯类化合物占比最高，为50.7%，其次为酯类(14.8%)和杂环类(13.2%)，说明自然状态下萜烯类化合物为最主要的香气成分。M1处理中，萜烯类占比为 40.8%，但酯类比例大幅提升至34.4%，为各处理中最高。M2处理中，萜烯类占比为 53.6%，醇类和酯类占比降低。M3处理中，萜烯类占比升至55.8%，并伴随醇类进一步下降。M4和M5处理中，萜烯类占比分别为46.4%和57.4%，M5处理的萜烯类和醇类占比为各处理中最高，而酯类占比相比ck明显减少。

Figure 1.  Effects of MeJA treatments at different concentrations on the proportion of compound types in G. jasminoides flowers

由图2可知：各处理的化合物总数由大到小依次为ck、M5、M1、M3、M2、M4。其中M4处理的独有化合物数量最少，为46个，M5处理的独有化合物数量最多，说明这2个浓度下激发产生的香气物质效果较为特殊。整体来看，所有处理拥有9种共有挥发物，它们可能是MeJA信号通路中最稳定被激活的代谢产物。不同浓度处理会诱导出不同数量的化合物，化合物种类也有较大差异，但各处理间存在2或3个相同的化合物。这说明MeJA对栀子花香气合成存在复杂的调控机制，主要体现在对MeJA浓度的依赖上，不同浓度会激活略微不同的代谢路径，形成不同的香气轮廓。

Figure 2.  Upset plot of various compounds in G. jasminoides flowers under different MeJA treatments

栀子花的关键花香物质积累与响应模式如图3~4所示。芳樟醇在所有处理中的log₂FC最高，并在M4处理下达峰值，其Z-score标准化值在M5处理中也最为突出，表明芳樟醇是栀子花基础花香的稳定核心成分，且其合成受MeJA浓度影响。苯乙醇与香叶醇的响应模式相似，二者在M4处理下的log₂FC均处于较高水平，说明M4处理可能协同促进栀子花中玫瑰花香物质的合成通路。

Figure 3.  Heatmap of log₂FC values for key aroma compounds in G. jasminoides flowers under different MeJA treatments

Figure 4.  Heatmap of key aroma compounds in G. jasminoides flowers based on Z-score normalization

从横向聚类看，M1与M4处理聚为一类，表明二者对关键香气物质的调控模式较为相似。例如，二者对芳樟醇、香叶醇等物质的促进效应一致。ck与M2处理聚为一类，最终与M3和M5处理汇合，这一非线性的聚类结构说明：不同MeJA处理对关键香气物质合成调控并非呈线性梯度，特定浓度可能通过相似的代谢网络产生双峰型的剂量-响应效应。

从纵向聚类看，关键香气物质根据其响应模式被分为两大类。第1类以大马氏酮等物质为代表，其在M3处理中维持较高的Z-score标准化值；第2类以芳樟醇、橙花醇为代表，呈现复杂的浓度依赖性。这种分化的响应模式，揭示了MeJA信号对不同香气物质的合成通路存在特殊的调控机制。

由表2可知：栀子花香气品质由多种VOCs组成，其香气阈值差异明显，直接决定了不同的感官贡献水平。大马氏酮的香气阈值极低，为0.002 μg·kg⁻¹，决定了其极高的OAV，存在微量即可产生明显的感官影响；α-法尼烯(1.000 μg·kg⁻¹)、芳樟醇(0.820 μg·kg⁻¹)及橙花醇(0.290 μg·kg⁻¹)等较低的香气阈值，也使其成为高敏感性物质。它们分别赋予了栀子花青苹果、花香、木香和甜橙基调的香气轮廓，并与α-松油醇(紫丁香、木香)、苯乙醛(风信子、蜂蜜)、香叶醇(玫瑰花香)和苯乙醇(玫瑰花香)等共同构成了多层次、复合型的栀子香气特征。

由表3可知：不同浓度MeJA处理对香气物质OAV的调控存在明显差异与浓度特异性。在M1与M4处理下，芳樟醇的OAV极高，分别为17 264.63和17 423.17，说明M1与M4处理会促进栀子花香特征的表达，增强其花香和木香。大马氏酮的OAV在各处理都处于最高水平(70 000.00~193 500.00)，且在M1处理下达到峰值，表明M1处理可极大增强其苹果香。

α-松油醇凭借其极低的香气阈值，即使在花香成分中质量分数很低，却对整体香气仍具有极大贡献，该化合物虽仅在M1和M5处理被检出，但其OAV均达到千数量级，说明在M1与M5处理下会形成特殊通路，表达出极强的紫丁香气味。α-法尼烯、香叶醇和苯乙醇等均在M1或M4处理出现OAV双峰值，其中青苹果香、玫瑰花香在M1和 M4处理下大幅增加，α-法尼烯的OAV分别达613.00和814.00。

整体上，各物质OAV对MeJA浓度的响应呈非线性变化，表明其合成调控存在复杂的生理与生化途径依赖。M1与M4处理下芳樟醇OAV大幅升高，与感官评价中花香增强一致；M5处理香气减弱，可能与高浓度MeJA抑制萜烯合成有关。从OAV综合响应来看，M4处理为最优浓度，该浓度下芳樟醇、香叶醇、橙花醇和α-法尼烯等关键花香物质的香气活性均处于较高水平，表明该浓度可促进多条代谢通路，实现香气品质的整体提升。相比之下，M5处理下多数物质的OAV大幅下降，说明高浓度MeJA抑制代谢，导致香气合成效率降低。

本研究结果显示：不同浓度的MeJA不仅显著影响了栀子花的单株产量，还大幅重塑了挥发性化合物的种类与比例。其中，M5 (1.25 mmol·L⁻¹)处理显著提高了栀子花的单株产量，而M1 (0.25 mmol·L⁻¹)与M4 (1.00 mmol·L⁻¹)处理提高了芳樟醇、香叶醇等主要香气物质的OAV。这种差异化响应模式揭示了不同浓度MeJA在栀子花香气调控中的复杂性，这与CHEN等^[3]关于萜烯合酶底物选择性调控机制的研究结论一致。

本研究发现：M5处理虽获得了最高的单株产量，但其关键香气物质的OAV并非最高；而单株产量仅处于中等水平的M4处理却表现出最优的香气品质。这一现象符合植物生理生态学中的资源权衡理论，即植物体内的光合产物和资源是有限的，当MeJA作为信号分子引导资源向生长和生殖(如花朵产量)倾斜时，可能会在一定程度上削弱对次生代谢产物(如香气物质)合成的投入^[21−23]。这种生长与防御次生产物之间的资源竞争，可能是导致高产伴随香气品质下降的重要原因。

MeJA对栀子花香气物质的影响呈复杂的浓度依赖性，在M1与M4处理均出现双峰值的响应模式，这可能与MeJA所调控的不同次生代谢通路及其相互竞争有关。低浓度M1和中高浓度M4处理下，MeJA增强了芳樟醇、香叶醇等香气成分的OAV，可能是该浓度的MeJA有效激活了质体中的甲基赤藓醇磷酸(MEP)途径，苯乙醇、苯乙醛等芳香族化合物在高浓度下被抑制，这可能与细胞质中苯丙烷代谢途径的差异调控有关^[24]。而高浓度MeJA下的高产M5处理的香气品质下降，可能与茉莉酸信号通路下游防御基因过度激活导致的资源分配有关^[25−26]。

通过计算OAV，本研究定量解析了栀子花香气的物质基础。结果显示：芳樟醇、大马氏酮和α-法尼烯是栀子花香气的关键物质。其中，芳樟醇在M1和M4处理中OAV极高，尤其在M4处理下，其OAV为17 423.17，体现了其对栀子花香气的主导作用。大马氏酮的OAV (70 000.00~193 500.00)在所有物质中占据绝对主导地位，其浓郁的苹果香构成了栀子花香气的基础。这与庄玥莹等^[27]和DONG等^[28]关于其他芳香植物中花香物质合成与调控的研究一致，进一步证实了萜烯类物质在栀子花香气中的主体地位。

本研究揭示了MeJA对栀子花朵产量、香气物质合成的非线性浓度依赖效应，结果显示：M5处理可显著提升栀子单株花朵产量，M4处理为优化栀子花香气品质的最优浓度，芳樟醇、大马氏酮和α-法尼烯是栀子花香气的核心贡献物质。该结果体现了产量与香气品质间的权衡关系，表明在生产中可通过精准调控MeJA喷施浓度，在维持一定产量的前提下优化栀子花香气品质。未来可进一步研究MeJA与水肥管理、修剪等农艺措施间的协同效应，以实现栀子花优质高产的精准栽培。